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Redução da dimensão das medições de peixes

Em um exercício anterior, você viu que 2 era uma escolha razoável para a "dimensão intrínseca" das medidas dos peixes. Agora, use o site PCA para reduzir a dimensionalidade das medições dos peixes, retendo apenas os dois componentes mais importantes.

As medidas dos peixes já foram dimensionadas para você e estão disponíveis em scaled_samples.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado não supervisionado em Python

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Instruções do exercício

  • Importe PCA de sklearn.decomposition.
  • Crie uma instância PCA chamada pca com n_components=2.
  • Use o método .fit() de pca para ajustá-lo às medidas do peixe em escala scaled_samples.
  • Use o método .transform() de pca para transformar o scaled_samples. Atribua o resultado a pca_features.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import PCA
____

# Create a PCA model with 2 components: pca
pca = ____

# Fit the PCA instance to the scaled samples
____

# Transform the scaled samples: pca_features
pca_features = ____

# Print the shape of pca_features
print(pca_features.shape)
Editar e executar o código